专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]图像处理设备和图像处理方法-CN201710993607.8有效
  • 田中润一 - 威勒斯媒体国际有限公司
  • 2012-01-18 - 2020-04-03 - H04N19/70
  • 设备包括:处理器;包括计算机程序代码的存储器,存储器和计算机程序代码被配置为引起设备执行:设置第一量化矩阵和第二量化矩阵作为用于对第一图像的第一变换系数数据进行量化量化矩阵;通过将第一量化矩阵复制到第二量化矩阵来设置第二量化矩阵;使用第二量化矩阵量化第一变换系数数据以生成第一被量化的变换系数数据;以及将第一被量化的变换系数数据编码成第一编码流;设置第三量化矩阵;从第二编码流解码第二被量化的变换系数数据;通过将第三量化矩阵复制到第四量化矩阵来设置第四量化矩阵;和使用第四量化矩阵对从第二编码流解码的第二被量化的变换系数数据进行逆量化以生成被逆量化的变换系数数据。
  • 图像处理设备方法
  • [发明专利]模型量化方法、电子设备、介质和程序产品-CN202210523024.X在审
  • 章小龙;武大伟 - 安谋科技(中国)有限公司
  • 2022-05-13 - 2022-07-29 - G06N3/04
  • 本申请涉及机器学习技术领域,特别涉及一种模型量化方法、电子设备、介质和程序产品。该模型包括第一运算、第二运算以及第三运算,其中,第三运算为第一运算和第二运算的关联运算;并且方法包括:获取第一运算的第一量化系数、第一运算的第一量化数据、第二运算的第二量化系数、第二运算的第二量化数据;基于第一量化系数、第二量化系数的大小关系,将第一量化系数或第二量化系数确定为公共量化系数;基于公共量化系数对第一量化数据或第二量化数据进行量化,并基于量化结果得到第三运算的运算结果。
  • 模型量化方法电子设备介质程序产品
  • [发明专利]基于HMMD颜色空间的颜色量化系统及颜色量化方法-CN201510946525.9有效
  • 李林;郭昆亚;王鼎鸿 - 上海华力创通半导体有限公司
  • 2015-12-16 - 2018-12-25 - G06T7/90
  • 本发明提供基于HMMD颜色空间的颜色量化系统及颜色量化方法,该颜色量化系统包括:同步FIFO单元;RGB转HMMD单元,用于将原始空间的RGB分量转换为HSD分量;子空间计算单元,用于根据D分量和直方图大小确定图像所属的子空间而计算得到不同直方图对应的量化级维数;色调量化阶计算单元,用于根据H分量而计算得到色调量化阶;亮度量化阶计算单元,用于根据S分量而计算得到亮度量化阶;量化值计算单元,用于将量化级维数、色调量化阶、亮度量化阶进行计算以得到颜色量化值并将颜色量化值予以输出本发明能够实现颜色空间的量化,为颜色特征的提取奠定基础,相比于现有技术,具有运算简单、资源开销小及颜色分布均匀等优点。
  • 基于hmmd颜色空间量化系统方法
  • [发明专利]图像解码方法和图像编码方法-CN201911388338.8有效
  • 林成昶;金晖容;李镇浩;崔振秀;金镇雄 - 韩国电子通信研究院
  • 2013-04-16 - 2022-05-31 - H04N19/122
  • 所述图像解码方法包括:对关于量化矩阵的信息进行解码;基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵;基于量化矩阵,生成针对当前块的残差块;生成针对当前块的预测块;基于残差块和预测块,重构当前块。通过使用量化矩阵对当前块的量化的系数执行逆量化,而生成残差块。关于量化矩阵的信息包括指示量化矩阵的预测方法的信息。关于量化矩阵的信息进一步包括:基于指示量化矩阵的预测方法的信息。关于量化矩阵的参考量化矩阵标识符的信息、指示量化矩阵的DC值的信息和指示量化矩阵系数之间的差值的信息中的至少一个。
  • 图像解码方法编码
  • [发明专利]一种神经网络量化训练方法、装置及相关产品-CN202011641679.4在审
  • 不公告发明人 - 安徽寒武纪信息科技有限公司
  • 2020-12-31 - 2022-07-01 - G06N3/08
  • 本申请公开了一种神经网络量化训练方法,包括:从第一存储区域中读取目标量化单元的输入数据及权重;然后分别量化输入数据及权重,得到输入数据量化结果及权重量化结果,并将输入数据量化结果及权重量化结果存储在第二存储区域;再基于输入数据量化结果及权重量化结果,对目标量化单元执行正向传播计算,得到输出数据;从第二存储区域中读取输入数据量化结果及权重量化结果;基于从第二存储区域中读取的输入数据量化结果、权重量化结果和输出数据,对目标量化单元执行反向传播计算,得到权重梯度;基于权重梯度及优化器算法,更新权重。本申请实施例能够避免重复量化,加快神经网络的训练速度,减小内存开销。
  • 一种神经网络量化训练方法装置相关产品

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